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Enregistrement W1969789586 · doi:10.1002/pc.20311

Hybrid poly(ethylene terephthalate)/silica nanocomposites prepared by in‐situ polymerization

2007· article· en· W1969789586 sur OpenAlexaff
Hong Lu, Hailun Wang, Anna Zheng, Huining Xiao

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEthylene glycolNanocompositeDifferential scanning calorimetryCrystallizationChemical engineeringNanoparticleIn situ polymerizationPolymerizationSilanePolymer chemistryComposite materialPolymerNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The nanocomposites, based on hybrid poly(ethylene terephthalate) (PET)/silica nanoparticles, were prepared via in‐situ condensation polymerization of terephthalic acid and ethylene glycol in the presence of silica nanoparticles pretreated with a silane coupling agent. Such a polymerization process ensured that the silica nanoparticles were well dispersed in PET matrix with the size ranging from 40 to 60 nm, which was confirmed by transmission electron microscope (TEM) observation. Attributed to the unique bonding between SiO 2 nanoparticle and PET, the crystallization behavior of PET was improved significantly, at a low temperature in particular. To further explore the effects of silica nanoparticles on crystallization, extensive differential scanning calorimeter (DSC) measurements were performed in an attempt to reveal the impact of the morphology of the dispersed silica nanoparticle (i.e., sphere or gel‐like) on the peak temperature during melting as well as the amount of heat involved in crystallization. The influences of the structure of polyether glycol (PEG) used for PET preparation as well as the addition of glass fibres (GF) were also investigated using DSC. It was concluded that the synergy among silica nanoparticles, modified PEG, and GFs lowers both T g and T m of PET, thus facilitating the injection processes in application. POLYM. COMPOS. 28:42–46, 2007. © 2007 Society of Plastics Engineers

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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